Volksgezondheidenzorg.info

Zoekveld

InfectieziektenCijfers & ContextZiektelast

Cijfers & Context

Meeste meldingen voor kinkhoest in 2019

Regionaal & Internationaal

Coronavirus (COVID-19) per gemeente

Kosten

Zorguitgaven ruim 1,5 miljard in 2017

Preventie & Zorg

37.000 ziekenhuisopnamen infectieziekten in 2018

Ziektelast van infectieziekten berekend voor de Staat van infectieziekten 2019

Geschatte ziektelast voor selectie van infectieziekten 2019

Infectieziekte

DALY's/Jaar

DALY's/100 gevallen

RVP-ziekten

Invasieve pneumokokkeninfecties

9.500

360

Kinkhoest

2.600

1,1

Invasieve Hib-infectie

970

380

Meningokokken ziekte

890

530

Mazelen

16

2

Bof

1

0,4

Tetanus

0

n.v.t.

Difterie

0

n.v.t.

Polio

0

n.v.t.

Rodehond (Rubella)

0

n.v.t.

Rabiës

0

n.v.t.

Voedselinfecties

Campylobacteriose

3.300

5

Toxoplasmose

1.900

240

Norovirus infectie

1.800

0,3

Luchtweginfecties

Influenza

8.100

2

Legionellose

8.100

110

Tuberculose

2.200

260

Seksueel Overdraagbare Aandoeningen (SOA)*

HIV (2018)

4.000

560

Hepatitis C

880

260

Chlamydia (2018)

1.600

0,5

  • Weergegeven is de geschatte ziektelast in 2019 voor nieuwe gevallen. De cijfers in de tabel laten het gemiddeld aantal DALY's per jaar en per 100 nieuwe gevallen zien in deze periode.
  • Voor chlamydia en hiv waren nog geen betrouwbare gegevens beschikbaar over 2019.

Meeste ziektelast voor pneumokokkenziekte en influenza

In 2019 was de gemiddelde jaarlijkse ziektelast van infectieziekten voor de totale Nederlandse bevolking het grootst voor invasieve pneumokokkeninfecties (9.500 DALY's per jaar), gevolgd door influenza en legionellose (8.100 DALY's). De ziektelast voor influenza varieert sterk per griepseizoen. In 2017 betrof de ziektelast voor influenza bijvoorbeeld nog 18.600 DALY's. Voor een aantal ziekten uit het Rijksvaccinatieprogramma, zoals polio, rodehond en rabiës werden geen nieuwe gevallen vastgesteld in de onderzochte periode en bedroeg de ziektelast 0 DALY's in 2019.

Ziektelast per infectie varieert sterk

Het aantal DALY's per 100 infecties is een maat voor de individuele ziektelast. De ziektelast voor de weergegeven selectie van infectieziekten varieerde van 0,3 DALY’s per honderd infecties voor norovirusinfectie, tot 560 en 530 DALY's per honderd gevallen voor respectievelijk HIV en meningokokkenziekte (Lagerweij et al., 2021). 

Verschillende methoden voor berekening ziektelast infectieziekten

De bron van de hier gepresenteerde ziektelast van infectieziekten is de ‘Staat van infectieziekten’. De gebruikte schattingsmethode wijkt af van de methode gebruikt voor het berekenen van de ziektelast in het kader van de ‘Volksgezondheid Toekomst Verkenning’ (VTV) die aan de basis ligt van de Ranglijst aandoeningen op basis van ziektelast. De Staat van infectieziekten maakt een schatting van de ziektelast veroorzaakt door infectie met de ziekteverwekker en neemt daarbij ook mogelijke langetermijneffecten van de infectie mee, zoals chronische aandoeningen die het gevolg zijn van de infectie. De VTV schat uitsluitend de ziektelast die is toe te schrijven aan de betreffende infectieziekte en maakt daarbij gebruik van geregistreerde cijfers over het vóórkomen van de infectieziekte. Als gevolg hiervan wijkt de hier gepresenteerde ziektelast van een aantal infectieziekten af van de ziektelast geschat in het kader van de VTV.

Meer informatie

Experts en redactie

Datum publicatie

11-05-2021

Bronnen en literatuur

Literatuur

  1. Lagerweij G., Schimmer B., Mooij S.H., Raven S., Schoffelen A., de Gier B, et al. Staat van infectieziekten in Nederland, 2019. Bilthoven: RIVM; 2021. Bron

Verantwoording

Definities
  • Wat is een infectieziekte?

    De meest gehanteerde manieren om infectieziekten in te delen zijn:

    • op basis van de overdrachts-/transmissieroute (bijvoorbeeld voedselinfecties en seksueel overdraagbare aandoeningen);
    • op basis van de ziekteverwekker (bijvoorbeeld hepatitis B enHaemophilus influenzae type b (Hib));
    • op basis van het orgaan waarin de ziekte primair optreedt (bijvoorbeeld luchtweginfecties en urineweginfecties);
    • op basis van setting (bijvoorbeeld ziekenhuisinfecties);
    • op basis van vermijdbaarheid door vaccinatie.

    De ICD-classificatie heeft infectieziekten ingedeeld op basis van een mix van de bovengenoemde uitgangspunten, waardoor niet alle infectieziekten in het hoofdstuk 'Infectieziekten en parasitaire aandoeningen' (ICD-10-codes A00-B99) zijn ingedeeld, maar bijvoorbeeld ook in de hoofdstukken 'Ziekten van het urogenitale stelsel' (acute urineweginfecties) en 'Ziekten van de ademhalingswegen'. Acute infecties van de onderste en bovenste luchtwegen, influenza en pneumonie (longontsteking) zijn in het laatstgenoemde hoofdstuk ingedeeld. De infectieziekten die onder het hoofdstuk 'Infectieziekten en parasitaire ziekten' vallen zijn in de tabel hieronder te vinden. 

    ICD-code Infectieziekte
    A00-A09  intestinale infecties
    A15-A19  tuberculose
    A20-A28  bepaalde bacteriële-zoönosen
    A30-A49  overige bacteriële-ziekten
    A50-A64  infecties met hoofdzakelijk-seksuele overdracht
    A65-A69  overige ziekten door spirocheten
    A70-A74  overige ziekten door Chlamydia
    A75-A79  rickettsiosen
    A80-A89  virusinfecties van centraal zenuwstelsel
    A90-A99  door-artropoden-overgebrachte virale-koorts en virale hemorragische-koorts
    B00-B09  virusinfecties gekenmerkt door huid- en slijmvliesafwijkingen
    B15-B19  virushepatitis
    B20-B24  ziekte door humaan immunodeficiëntievirus [HIV]
    B25-B34  overige virusziekten

    B35-B49

    schimmelziekten

    B50-B64

    ziekten door protozoën 
    B65-B83  wormziekten
    B85-B89  pediculose, acariasis en overige infestaties
    B90-B94  late gevolgen van infectieziekten en parasitaire aandoeningen
    B95-B98  bacteriële, virale en overige infectieuze-agentia
    B99-B99  overige infectieziekten
Bronverantwoording
  • Tabel: Bronnen bij de cijfers over infectieziekten

    Bron

    Indicator in VZinfo

    Gepresenteerde populatie VZinfo

    Meer informatie

    Staat van infectieziekten

    Aantal (wettelijke) meldingen van infectieziekten

    Nederlandse bevolking

    de Gier et al., 2019

    CBS Doodsoorzakenstatistiek

    Aantal sterfgevallen

    Nederlandse bevolking

    CBS Doodsoorzakenstatistiek

    Landelijke Basisregistratie Ziekenhuiszorg

    Klinische opnamedagen, klinische opnamen, gemiddelde opnameduur met infectieziekten als hoofdontslagdiagnose

    Nederlandse bevolking

    LBZ

    Kosten van Ziektenstudie

    Kosten van zorg voor infectieziekten

    Nederlandse bevolking

    Kosten van Ziekten

     

    Bronnen en literatuur

    Literatuur

    1. de Gier B., Schimmer B., Mooij S.H., Raven C.F.H., Leenstra T., Hahné S.J.M. Staat van infectieziekten in Nederland, 2018. Bilthoven: RIVM; 2019. Bron | DOI
  • Automatisch coderen bij CBS-doodsoorzakenstatistiek

    Met ingang van het statistiekjaar 2013 codeert het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS) doodsoorzakenformulieren automatisch met behulp van het softwarepakket IRIS. Dit is een verschil met voorgaande jaren waarin doodsoorzakenformulieren handmatig werden verwerkt. Automatische codering brengt een betere internationale vergelijkbaarheid en reproduceerbaarheid van de gegevens met zich mee. Het veroorzaakt echter ook verschuivingen in doodsoorzaken. Daardoor zijn de sterftecijfers vanaf het jaar 2013 niet altijd goed vergelijkbaar met sterftecijfers uit eerdere jaren. Voor meer informatie over het automatisch coderen verwijzen wij naar vier artikelen van het CBS:

    • Het automatisch coderen van doodsoorzaken. Een nieuwe werkwijze bij de doodsoorzakenstatistiek (Harteloh et al., 2014)
    • Verschuivingen in de doodsoorzakenstatistiek bij de introductie van het automatisch coderen (Harteloh, 2014)
    • Van handmatig naar automatisch coderen van doodsoorzaken. Een bridge coding study (Harteloh, 2015)
    • Veranderingen in de doodsoorzakenstatistiek 2012-2013 (Harteloh, 2016)

    Bronnen en literatuur

    Literatuur

    1. Harteloh PPM, van Hilten O, Kardaun JWPF. Het automatisch coderen van doodsoorzaken. Een nieuwe werkwijze bij de doodsoorzakenstatistiek. Den Haag: Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS); 2014. Bron
    2. Harteloh PPM. Verschuivingen in de doodsoorzakenstatistiek bij de introductie van het automatisch coderen. Den Haag: Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS); 2014. Bron
    3. Harteloh PPM. Van handmatig naar automatisch coderen van doodsoorzaken. Een bridge coding study. Den Haag: Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS); 2015. Bron
    4. Harteloh PPM. Veranderingen in de doodsoorzakenstatistiek 2012-2013. Den Haag: Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS); 2016. Bron
Methoden
  • Methoden en technieken

    Standaardisatie

    De omvang en de leeftijdsverdeling van de bevolking verschillen per regio en land. Daarnaast treden in de loop van de tijd veranderingen op in de omvang en leeftijdsverdeling. Om ziekte- en sterftecijfers van verschillende regio’s en landen, of van opeenvolgende jaren met elkaar te kunnen vergelijken, wordt hier rekening mee gehouden. Daarbij worden de cijfers gecorrigeerd voor deze verschillen of veranderingen in de bevolking. Hierbij wordt uitgegaan van de omvang en de leeftijdsverdeling van een gekozen standaardpopulatie. Dit wordt standaardisatie genoemd.

    Indexatie

    Vooral bij de weergave van trends in de tijd zijn de trendcijfers vaak geïndexeerd. Een geïndexeerde trend laat ontwikkelingen in de tijd zien ten opzichte van een gekozen basisjaar. Dit gebeurt door de cijfers van alle jaren weer te geven als percentage van het cijfer in een gekozen basisjaar. Het cijfer in het basisjaar is gelijk gesteld aan 100(%). Indexatie maakt zichtbaar hoe groot de percentuele toe- of afname is ten opzichte van dat basisjaar. Door als basisjaar het eerste jaar in de grafiek te kiezen, kun je snel zien wat de verandering over de hele weergegeven periode is en ook of er grote verschillen zijn voor de onderscheiden groepen (mannen en vrouwen bijvoorbeeld).

    Indexatie kan ook gebruikt worden voor het weergeven van regionale verschillen. Hierbij wordt het landelijke cijfer bijvoorbeeld gelijk gesteld aan 100(%). Een regionaal cijfer boven of onder de 100 duidt erop dat het respectievelijk hoger of lager is dan het landelijke cijfer. Voorafgaand aan indexatie worden de cijfers vaak gecorrigeerd voor verschillen in samenstelling van de populaties.

    Toetsing trends

    Toetsing van de trend heeft plaatsgevonden op ongestandaardiseerde data door middel van een logistische regressie, waarbij is gecorrigeerd is voor leeftijd en geslacht. Daarbij wordt getoetst of er een statistisch significante toe- of afname is met een significantieniveau (p-waarde) van 0,05. Vaak is onderscheid gemaakt naar trends in verschillende subpopulaties: mannen, vrouwen en leeftijdsgroepen. Daarnaast is getoetst of de trend voor mannen en vrouwen statistisch significant verschilt.
    De kans op het vinden van een toevallige significante uitkomst neemt toe met het aantal uitgevoerde toetsen. Om hiervoor te corrigeren is een Benjamini‐Hochberg‐correctie op de p‐waardes uitgevoerd.